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东营市(广饶县、河口区、利津县、东营区、垦利区)

湖州市(长兴县、南浔区、德清县、吴兴区、安吉县)

天水市(秦安县、张家川回族自治县、麦积区、清水县、武山县、秦州区、甘谷县)

景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)  阜新市(太平区、海州区、细河区、阜新蒙古族自治县、彰武县、清河门区、新邱区)

九江市(庐山市、彭泽县、共青城市、武宁县、修水县、濂溪区、柴桑区、湖口县、都昌县、永修县、浔阳区、瑞昌市、德安县)

忻州市(原平市、神池县、保德县、偏关县、岢岚县、宁武县、代县、繁峙县、五寨县、静乐县、河曲县、五台县、定襄县、忻府区)

内江市(东兴区、隆昌市、市中区、资中县、威远县)

三门峡市(陕州区、渑池县、灵宝市、卢氏县、湖滨区、义马市)  安顺市(西秀区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县)

泸州市(古蔺县、龙马潭区、江阳区、合江县、叙永县、泸县、纳溪区)

黔东南苗族侗族自治州(麻江县、凯里市、黄平县、锦屏县、施秉县、从江县、黎平县、岑巩县、剑河县、雷山县、丹寨县、台江县、三穗县、镇远县、天柱县、榕江县)

石家庄市(辛集市、新华区、晋州市、栾城区、裕华区、高邑县、元氏县、长安区、鹿泉区、平山县、赞皇县、赵县、井陉县、新乐市、正定县、行唐县、桥西区、无极县、井陉矿区、灵寿县、深泽县、藁城区)

来宾市(兴宾区、忻城县、象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、合山市)

甘孜藏族自治州(德格县、甘孜县、得荣县、新龙县、巴塘县、色达县、雅江县、九龙县、理塘县、石渠县、白玉县、丹巴县、道孚县、稻城县、康定市、乡城县、炉霍县、泸定县)

鸡西市(滴道区、城子河区、麻山区、虎林市、恒山区、密山市、梨树区、鸡东县、鸡冠区)

武威市(凉州区、民勤县、古浪县、天祝藏族自治县)

芜湖市(鸠江区、湾沚区、弋江区、繁昌区、南陵县、镜湖区、无为市)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

济源市

庆阳市(环县、庆城县、合水县、华池县、宁县、镇原县、西峰区、正宁县)

秦皇岛市(卢龙县、抚宁区、海港区、昌黎县、青龙满族自治县、山海关区、北戴河区)

南充市(南部县、阆中市、高坪区、嘉陵区、营山县、顺庆区、仪陇县、西充县、蓬安县)

周口市(太康县、郸城县、商水县、西华县、项城市、川汇区、鹿邑县、沈丘县、淮阳区、扶沟县)

鹤壁市(山城区、浚县、鹤山区、淇县、淇滨区)

西安市(灞桥区、临潼区、未央区、高陵区、雁塔区、鄠邑区、莲湖区、蓝田县、碑林区、周至县、新城区、阎良区、长安区)

广元市(旺苍县、昭化区、朝天区、利州区、剑阁县、青川县、苍溪县)

荆州市(洪湖市、石首市、江陵县、公安县、监利市、荆州区、松滋市、沙市区)

四平市(双辽市、铁东区、梨树县、铁西区、伊通满族自治县)

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菏泽市(定陶区、单县、郓城县、巨野县、牡丹区、鄄城县、成武县、东明县、曹县)

兰州市(红古区、榆中县、皋兰县、七里河区、城关区、安宁区、永登县、西固区)

三明市(沙县区、明溪县、宁化县、建宁县、将乐县、尤溪县、大田县、泰宁县、永安市、三元区、清流县)

乐山市(峨边彝族自治县、沐川县、金口河区、马边彝族自治县、夹江县、峨眉山市、五通桥区、犍为县、市中区、井研县、沙湾区)  武汉市(江夏区、黄陂区、青山区、江汉区、硚口区、洪山区、蔡甸区、汉南区、江岸区、汉阳区、东西湖区、新洲区、武昌区)

朝阳市(建平县、朝阳县、凌源市、龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市)

达州市(开江县、大竹县、宣汉县、通川区、达川区、渠县、万源市)

连云港市(灌南县、海州区、灌云县、赣榆区、连云区、东海县)南通市(崇川区、如东县、如皋市、海门区、启东市、通州区、海安市)

赣州市(章贡区、会昌县、兴国县、于都县、石城县、信丰县、上犹县、赣县区、定南县、全南县、瑞金市、寻乌县、大余县、南康区、龙南市、宁都县、安远县、崇义县)  齐齐哈尔市(克山县、碾子山区、昂昂溪区、龙江县、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、建华区、拜泉县、泰来县、铁锋区、依安县、甘南县、克东县、富裕县、富拉尔基区、讷河市)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)

通辽市(科尔沁区、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗、库伦旗)阜阳市(临泉县、颍东区、太和县、阜南县、颍泉区、颍州区、界首市、颍上县)

泉州市(洛江区、安溪县、鲤城区、石狮市、金门县、晋江市、泉港区、惠安县、永春县、丰泽区、南安市、德化县)

本溪市(平山区、明山区、本溪满族自治县、溪湖区、桓仁满族自治县、南芬区)

常州市(钟楼区、天宁区、新北区、金坛区、武进区、溧阳市)

黔南布依族苗族自治州(独山县、龙里县、罗甸县、都匀市、福泉市、瓮安县、荔波县、贵定县、长顺县、平塘县、惠水县、三都水族自治县)

廊坊市(三河市、固安县、大厂回族自治县、永清县、霸州市、文安县、大城县、广阳区、安次区、香河县)

茂名市(信宜市、电白区、茂南区、高州市、化州市)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

亳州市(涡阳县、蒙城县、利辛县、谯城区)

潍坊市(寿光市、安丘市、奎文区、昌乐县、潍城区、青州市、昌邑市、诸城市、临朐县、坊子区、寒亭区、高密市)

淮安市(金湖县、淮安区、涟水县、盱眙县、淮阴区、清江浦区、洪泽区)

临夏回族自治州(和政县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、临夏市、东乡族自治县、康乐县、临夏县)

白银市(白银区、景泰县、靖远县、平川区、会宁县)

株洲市(渌口区、天元区、醴陵市、炎陵县、攸县、石峰区、茶陵县、荷塘区、芦淞区)

随州市(曾都区、随县、广水市)

邯郸市(曲周县、广平县、鸡泽县、馆陶县、丛台区、临漳县、复兴区、魏县、肥乡区、成安县、邯山区、永年区、邱县、涉县、武安市、大名县、峰峰矿区、磁县)

宿州市(萧县、灵璧县、埇桥区、泗县、砀山县)

　　界面新闻记者|肖芳

　　界面新闻编辑|文姝琪

　　多次因为热点事件的处理引发争议之后，抖音近日首次公开了算法原理。

　　据界面新闻了解，抖音安全与信任中心网站已上线试运营，正向用户、创作者、社会各界征集意见。该网站公开了抖音算法推荐系统的原理、用户行为背后的算法推荐逻辑以及平台人工治理识别各类风险等内容。

　　在此前举办的2025中国网络媒体论坛上，抖音总裁韩尚佑解释了公开算法推荐系统原理的原因。他表示，很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。

　　抖音安全与信任中心网站也着重介绍了这部分内容：当用户打开抖音时，抖音的推荐算法会给候选视频打分，并把得分最高的视频推送给用户。用户在观看时可以对看到的视频做出各种互动，这些互动体现了用户对这个视频的感兴趣程度。比如，“看完了”就是一次反馈动作，“点赞”也是一次反馈动作。用户对观看的视频的每一次反馈，都会对内容流量产生影响。

　　抖音算法的核心逻辑就是通过预测用户行为概率和用户不同行为的价值权重来确定视频推荐优先级。

　　虽然推荐算法已并非新生事物，围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。但算法也有积极的一面，其提升了信息分发效率、促进信息流动，不能因为存在问题就被一棒子打死。

　　今年以来，抖音和今日头条陆续释放算法和平台治理的相关信息，试图通过增加透明性来破解算法引发的种种争议。

　　首次解释抖音算法不追求平台短期数据

　　从抖音公开的算法原理和算法特点来看，抖音的推荐算法与国内外大部分内容推荐平台相似，包含召回、过滤、排序等环节，重点是学习用户行为。

　　抖音基于用户行为的推荐方法包含多种技术模型，如协同过滤、双塔召回、Wide&Deep模型等。算法可以在完全“不理解内容”的情况下，找到兴趣相似的用户，把其他人感兴趣的内容推荐给该用户。

　　其中，协同过滤推荐算法是最经典的推荐算法。简单来说，协同过滤就是协同用户的行为，一起对海量的信息进行过滤，从中更加快速筛选出用户可能会产生行为（比如完播、点赞）的内容。比如，用户A观看了内容X、Y、Z，用户B观看了内容X、Z、W，这意味着X和Z之间就有较高的相似度，系统会根据用户对已观看或已评分内容的偏好，为用户推荐与这些内容相似的其他内容。其原理就是，找到和你兴趣相似的用户，把他们感兴趣的内容也推荐给你。

　　Wide&Deep模型是抖音推荐算法主力模型之一。Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”，模型可直接学习并利用历史数据中物品或者特征的“共现频率”；Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”，能够发掘稀疏甚至从未出现过的稀有特征与最终标签相关性。这个模型能够解决协同过滤算法推荐结果头部效应比较明显的问题。

　　算法能学习、预估用户行为，但因其无法理解内容语义，对内容的理解存在不足，可能导致违法违规、不良内容被推荐传播。因此，算法在真实使用场景中，必须由平台治理对其进行约束和规范。抖音平台治理体系包括异常感知、标准定义、机器识别、人工研判、风险处置等过程。其中，人工主要负责“深度”，确保专业、敏感或疑难等问题尽可能精准研判。

　　在很多用户的认知中，算法会推荐一些博眼球甚至擦边的内容来提升用户使用时长和用户留存率。在4月15日举办的抖音开放日上，抖音方面首次对这个问题进行了解释。

　　抖音算法工程师刘畅表示，抖音更关注用户长期价值，而非追求平台的短期数据。为此，抖音算法考虑了众多目标，如完播、评论、点赞、对作者长期消费、分享、跟拍等，力图计算出更符合用户长期价值的目标。

　　他同时还对引发争议较多的信息茧房问题进行了回应：为引导算法打破信息茧房，抖音算法在多目标建模体系下，设置了专门的探索维度。

　　一是对用户在平台上已经表现出的兴趣，尽可能推荐更多样的内容，通过多样性打散、多兴趣召回、扶持小众（长尾）兴趣等方法控制相似内容出现的频次。二是帮助用户探索更多新兴趣，采用随机探索、基于用户社交关系拓展兴趣、搜索推荐联动、“不感兴趣”不再展现等多种方式，让用户的主动行为影响推荐系统，使推荐更加个性化和多样化。

　　从抖音对算法原理的一系列解释来看，其想强调的是算法的核心是以数学计算学习人类行为，它将用户对内容的具体偏好抽象为高维空间中的数学映射关系，而算法本身是没有偏好的。

　　这种解释并没有错，但算法带来的争议并不是简单的数学问题，而是夹杂着诸多社会热点事件本身引发的争议以及公众情绪，这才是消除公众误解的关键和难点。

　　打破算法争议，抖音仍需提升热点事件处置的透明性

　　回溯去年以来抖音和今日头条算法引发的争议，每一次都和具体的热点事件相关。

　　比如，在郭有才等网红走红过程中，一些网友的疑问在于，网红的走红是否由平台算法强推出来的。在一些热点新闻中，公众关心的是算法推荐是否加剧了谣言的传播、让谣言处理的难度提升。

　　在和界面新闻记者谈及抖音算法引发的争议时，多位抖音用户表示，相比于算法的数学原理，他们更关心的是平台对热点事件处置的透明性。

　　实际上，平台对热点事件处置的不透明加剧了公众对算法的误解。比如，在吴柳芳事件中，很多用户认为是平台通过算法推荐吴柳芳的擦边内容，带动其走红，进而质疑平台算法故意推荐擦边内容。而真实的情况是，在成为社会热点事件之前，吴柳芳在抖音上的流量和粉丝量一直较少，平台也并未对其进行推荐。其流量的增长是在该热点引发社会关注后，用户主动搜索导致的。

　　去年12月以来，抖音集团副总裁李亮开始在微博上活跃，多次解释算法的相关问题，并对吴柳芳事件、抖音用户把钱读成米等热点事件进行了回应，增加与公众的沟通。

　　但这还远远不够。比如在张兰封号事件中，虽然李亮在微博上解释封号的原因是当事人推荐不实信息进行商业炒作，但网友们仍然对判罚的尺度存在疑问，争议依然发酵数日。

　　针对公众关心且争议比较大的问题，抖音也在抖音安全与信任中心网站上进行了解释。目前，网站解释的问题包括“抖音为何突出收藏按钮”“App会窃听用户谈话吗”“网红是平台强推出来的吗”等。据界面新闻了解，抖音后续还将在该网站解释更多争议性问题。

　　一位抖音内部人士告诉界面新闻，抖音内部收集到了很多反馈信息，最终决定上线一个网站来和外界沟通，把已经做的工作向外界传递出去。